小咖秀第二期深度解析：精益数据分析全攻略

时间：11-18 民间故事提交错误

大家好，今天来为大家分享小咖秀第二期深度解析：精益数据分析全攻略的一些知识点，和的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

彼得·德鲁克有句名言：如果你无法衡量它，你就无法管理它。

当我们推出一个新的产品功能时，我们需要用数据来判断它是否符合用户的期望，是否受到用户的欢迎。主观认知总会有一些偏差，但数据不会说谎。可量化的数据可以为新功能提供更客观的反馈，从而推动下一个产品决策。

2、精益数据分析方法

step1: 结合当前的商业模式和创业阶段，选择一个想要提升的KPI，并确定这个KPI的衡量标准；

step2:找出改进此KPI 的方法；

step3: 根据实现测试数据指标；

step4: 根据数据测试结果做出决策。

商业模式和创业阶段决定了你关注的数据指标——

不同的商业模式侧重于不同的数据指标。例如，电商平台和UGC平台关注的数据指标不同。电商平台更关心购买转化率，而UGC平台更关心用户活跃度和内容输出频次。

不同创业阶段的企业关心的数据指标也不同。比如创业初期，你更关心如何获取用户，让他们使用你的产品；但当你获得一定数量的用户并保持一定的活跃度后，你更关心收入以及如何赚钱。

KPI确定后，需要为KPI设定一个目标值，以衡量是否达到预期结果。这个目标值就是判据——

获取基准的方法有两种：（1）自主设定目标值； (2)参考行业基准值。

在制定实施计划并测试是否达到预期结果或验证预期假设时，会涉及到一些数据测试方法。比如我想提高注册页面的转化率。改进方案是调整注册按钮的位置。我怎么知道？注册按钮放在页面左侧还是右侧转化率更高？这时候，你可能需要使用A/B测试。

后续章节将分别对“商业模式”、“创业阶段”、“数据指标”、“数据测试方法”进行阐述。

3、商业模式

商业模式是什么？商业模式是让人们做你希望他们做的事情，并让你从中赚钱。

为什么需要了解商业模式？因为你赚钱的方式决定了你应该关注的指标。

我们可以将商业模式分为6大类：——电子商务、SaaS、免费移动应用、媒体网站、UGC、双边市场。

各类商业模式应关注的指标

电子商务需要关注的指标及相应指标SaaS 需要关注的基准免费移动应用需要关注的指标和基准媒体网站需要关注的指标和基准UGC 需要关注的指标和基准双边市场需要关注的重要指标四、创业阶段划分

对于初创企业来说，所选择的商业模式以及证明假设相当准确的相关证据远比商业计划重要。

确定商业模式通常很简单，但确定启动阶段要复杂得多。每个初创公司都必须经历多个阶段。培训过程从识别问题开始，到创建解决方案并验证其有效性，最后以口碑营销和筹款结束。同理心、粘性、病毒式传播、收入和规模的阶段与其他精益创业倡导者所建议的非常相似。

创业的5个阶段及对应指标五、数据指标的两三件事

5.1 什么是好的数据指标？

(1)良好的数据指标具有可比性。比较不同时间段、用户群体、竞品之间的表现，可以更好地洞察产品的实际方向。本周用户转化率较上周提升2%，更有意义。

(2)好的数据指标简单易懂。如果人们不能轻易记住或讨论某个指标，就很难通过改变它来改变公司的行为。

(3) 一个好的数据指标是比率。只要看几个比率就可以判断一个公司的基本情况。您还需要几个这样的比率来为自己的初创公司评分。

5.2 寻找正确的数据指标，需要牢记5点

(一)定性指标和定量指标。定量数据是指我们跟踪和测量的数字，例如电影收视率、PV和UV。定性数据是指难以量化的数据，例如在用户访谈中询问用户有哪些困难的问题。

定量数据回答“什么”和“多少”等问题，而定性数据回答“为什么”。

定量数据排除主观因素；定性数据吸收了主观因素。

(2)虚荣指标和可操作指标。

当我们得到一个指标时，我们下意识地问自己：“基于这个指标，我将如何改变当前的商业行为？”如果我们不能回答这个问题，那么这个指标很可能是一个虚荣指标。

例如，“注册用户总数”就是一个虚荣指标。这个数字只会随着时间的推移而增长，并且它并不能传达有关用户行为的信息：他们在做什么？它对你有价值吗？他们中的许多人可能刚刚注册并再也没有使用过。

需要留意的8 个虚荣数据指标——

1）点击次数； //任何网站，只要点击的东西很多，这个数字就会很高。

2）页面浏览量（pv）；//

3）参观； //你的100次访问是来自1个访问了100次的用户，还是来自100个访问过一次的用户？它不能指导行动。

4) 独立访客数量； //它只能显示有多少人访问过该网页，但它无法告诉你这些人在该页面上做了什么以及他们为什么留下来？你离开了吗？

5) 粉丝/好友/点赞数量；

6）网站停留时间；

7) 收集的用户电子邮件地址数量；

8) 下载量

（三）探索性指标和报告性指标

(4) 预见指标和事后指标

有先见之明的指标可以让用户预测未来。例如，如果投诉数量增加，很可能会有更多客户停止使用您的产品或服务。作为预测指标，客户投诉还可以帮助您了解产品和服务的真实状况。分析投诉增加的原因，然后解决问题。

事后指标可以表明问题的存在。例如，用户流失，但当你有机会收集数据并找出问题时，往往为时已晚。流失的用户不会回来，但通过分析问题可以避免新的流失。

(5)相关性指标和因果性指标

发现相关性可以帮助你预测未来，而发现因果关系意味着你可以改变未来。但仅仅关注单一相关性而不追踪因果关系可能会导致错误的决策。

例如，在加拿大，冬季轮胎的使用率和交通事故的减少是一对相关的数据。人们在寒冷的冬季会改用较软的冬季轮胎，而夏季则是交通事故最常发生的季节。这是否意味着我们应该要求加拿大司机全年佩戴冬季轮胎？当然不是，因为软胎在夏季制动性能较差，会导致事故增多。因此，冬季轮胎使用与交通事故减少之间的相关性可以帮助我们预测未来，但其决策价值有限。

以加拿大夏季交通事故增加为例，饮酒量、新手司机数量、白天较长和暑假等因素与交通事故增加存在一定的因果关系。通过因果关系分析确定调整策略。

相关性很好，因果关系更好。有时你只能找到相关性，但永远不应该停止寻找因果关系

5.3.一个重要的指标

数据是复杂的，数据的形式可能是无规律、无组织的，有些单一的数据甚至可能没有实际意义。我们日常做的大部分数据统计工作只是为了统计和存储数据以备将来需要。

对于数据分析，我们需要重点跟踪和分析核心数据，例如可以指导实践的KPI。如何让自己专注于产品的核心数据，在正确的时间设定正确的目标，以正确的方式做正确的事。第一个关键指标（OMTM）是一个很好的方法。

第一个关键指标是现阶段最重要的一个数字，需要大家高度重视。在问题验证阶段关心客户价值是没有意义的，但是当您接近产品时间匹配时，这可能是您的重点。

6.数据测试方法——市场细分、队列分析、A/B测试和多元分析

测试是精益数据分析的灵魂。通常，测试涉及通过市场细分、群组分析或A/B 测试来比较两个样本。

（1）细分市场：是具有某些共同特征的一群人。共同特征可以是：使用火狐浏览器、喜欢在去餐馆之前预约、喜欢在晚上访问网站等。如果您发现“使用火狐”群体的购买量明显低于其他群体，您可以找出原因通过进一步的测试。

(2) 队列分析比较相似群体随时间的变化。该产品将在您开发和测试过程中不断迭代，这导致在发布第一周加入该产品的用户与后来加入的用户有不同的体验。

假设您经营一家在线商店。您每个月可以获得1,000 个新客户，每个人都会购买一些东西。下图显示了前五个月每个客户的平均收入。

表1:5 每个客户的月平均收入

从这张表中我们可以看出网店的生意是越来越红火还是越来越恶化？这个问题并不容易回答。在这个表中，5个月前注册的新客户和老客户的数据混合在一起，并且没有新客户和老客户的表现进行比较。

我们调整为根据用户在在线商店的“商店年龄”来划分数据。如下表所示：

表2——收入数据的队列分析根据表2我们可以看到，过去几个月用户变现的疲软表现损害了在线商店收入指标的整体状况。 1月份，该群体在主页上花费了5美元，随后逐月减少，直到第五个月消耗了0.50美元。然而，随着网站的发展，新客户第一个月的电话费大幅增加，随后消费下降的情况也有所缓解：4 月份的用户第一个月花费了8 美元，第二个月花费了7 美元。

如果只看表1，网上商店的发展似乎已经到了瓶颈，但通过队列分析可以得出，网上商店实际上正在蓬勃发展。而且，我们还了解了一个值得关注的关键数据：首月注册消费后的客户消费下降情况。

(3) A/B测试和多变量测试：

A/B测试：假设其他条件不变，只考虑体验中的某个属性对被测用户的影响。

多变量分析法：同时改变产品的多个方面，看哪一个方面与结果相关性最大。

A/B测试看似简单易行，但实际上它有一个弱点：只有用户流量巨大的大型网站（如微软Bing、Google）才能测试单一因素（如链接颜色、网页速度）并得到答案迅速地。如果没有巨大的用户流量，你将需要测试很多因素。这可能包括网页的色调、触发用户行为的链接文本、图像效果等。

七、案例分析

我还没有找到合适的案例。以后如果有好的案例我会更新。

8. 数据分析框架

这部分介绍了书中提到的一些数据分析方法，在我们实际工作中也会有一些参考作用。

8.1 Dave McClure 的海盗指标(AARRR)

“Pirate Metrics”一词由风险投资家Dave McClure 创造，以成功初创企业五个关键要素的缩写命名。 McClure将初创公司最需要关注的指标分为五类：获取用户（Acquisition）、增加活跃度（Activation）、增加留存率（Retention）、获取收入（Revenue）和自我传播（Referral），提到为AARRR。

盗版指标和要跟踪的数据

8.2 埃里克·赖斯的增长引擎说

在《精益创业》一书中，Eric Rice提出了驱动创业成长的三个引擎，每个引擎都有自己相应的关键绩效指标（KPI）。

增长引擎说什么以及您应该跟踪哪些指标

8.3 Ash Moria 的精益创业画布

8.4 肖恩·埃利斯的创业成长金字塔

著名企业家、营销家肖恩·埃利斯（Sean Ellis）提出的创业成长金字塔模型，可以有效帮助企业在找到产品与市场的契合点后，关注初创企业应该如何成长。

创业成长金字塔